原文:全面整理:深度学习(ANN,CNN,RNN)和强化学习重要概念和公式 01神经网络 神经网络是一类用层构建的模型。常用的神经网络类型包括卷积神经网络和递归神经网络。 1.1 结构 关于神经网络架构的描述如下图所示: 记i为网络的第i层,j为一层中隐藏的第j个单元,得到: ...
这个内部状态的更新过程使得RNN能够处理不同长度的输入序列,比如文字或语音数据。 RNN的特点是在不同时间步的单元之间存在连接,形成一个沿时间维度展开的有向图。这种结构允许RNN捕捉序列中随时间变化的动态特征,这使得它非常适合时序数据相关的任务,...
这种结构允许RNN捕捉序列中随时间变化的动态特征,这使得它非常适合时序数据相关的任务,如自然语言处理、语音识别、股票预测等。 RNN在深度强化学习中的应用 在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)中,RNN被用于解决具有时间依赖性的决策问题。例如,DRQN(Deep Recurrent Q-Learning Network)算法结合了RNN和Q-Le...
3.2 长短期记忆网络(LSTM, Long Short-Term Memory) 长短期记忆网络是RNN模型的一种,它通过添加“忘记”门来避免梯度消失问题。 04 强化学习与控制 强化学习的目标是让代理(agent)学会如何在环境中进化。 4.1 马尔科夫决策过程(Markov decision processes) 马尔科夫决策过程(MDP)是一个5元组 ,其中: 是一组状态。
2. Bootstrapped Random Updates:随机从回合中某一个时间点开始更新,RNN的初始状态被设置为0. 第一种顺序更新的方式优点在于不用考虑RNN隐藏状态的初始值,在回合开始时使用0作为隐状态,后续RNN可以自己推断出准确的状态,但使用连续经验就保留了前后数据的相关性,故会导致更大的方差。 第二种随机更新的方式遵从了随机...
长短期记忆网络是RNN模型的一种,它通过添加“忘记”门来避免梯度消失问题。 强化学习与控制(Reinforcement Learning and Control) 强化学习的目标是让代理(agent)学会如何在环境中进化。 马尔科夫决策过程(Markov decision processes) 马尔科夫决策过程(MDP)是一个5元组,其中: ...
'prev_state': 模型输出的前一个隐藏状态,这是RNN在当前步骤之前的内部状态。 'reward': 当前时间步长的奖励。 'done': 表示当前时间步长是否是序列末尾的标志。 存储prev_state 在transition字典中,'prev_state'键存储模型输出的前一...
高频交易机器学习RNN和强化学习示例刘英杰Yingjie 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 5512 2 31:57 App 强化学习在金融领域的应用:FinRL库 1405 0 28:48 App BTC高频预测神操作:1.5秒锁定行情方向 1353 0 01:25:24 App 强化学习2025版第三讲 德梅萃·P. 博赛卡斯(Dimitri P. Bertsekas)与...
一、深度学习的基本原理 深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其主要特点是通过多层次的神经网络结构（即深度模型）来学习和抽取数据的高阶特征，从而实现对复杂数据的有效表示和分类。其中最典型的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度信念网络（DBN）等。深度学习的基本原理是通过...
虽然随着存储的增长和参数规模的扩大，Transformer 的性能优于 LSTM/RNN，但它在 RL 上的数据效率不佳。后续工作利用一些辅助自监督任务来促进学习 [Banino et al., 2021] 或使用预训练的 Transformer 架构作为时序编码器 [Li et al., 2022; Fan et al.，2022]。用于模型学习的 Transformer 除了使用 Transformer...